Im kontinuierlichen Arbeitsrhythmus gibt künstliche Intelligenz mittlerweile häufig begleitend den Ton an. Mithilfe von KI-Assistenten, die auf sogenannten Large Language Models (LLM) basieren, lassen sich vielfältige Prozesse automatisieren und beschleunigen. Dahinter steckt ein fein abgestimmtes Zusammenspiel von Daten, Sensoren und Maschinen. Nicht nur deshalb wird das Thema in vielen Unternehmen noch als komplex und überfordernd wahrgenommen. Doch Cloud-Plattformen, kostengünstige Sensorik und intelligente Internet of Things (IoT)-Dienste haben die Einstiegshürden inzwischen deutlich gesenkt – und lassen die Zukunftsmusik zur Realität werden.
Dem Kunden Gehör schenken
Neben den Ressourcen fehlt es oft auch an Ideen für Anwendungsszenarien, die zu einem erfolgreichen Auftakt befähigen. Der erste Schritt besteht darin, sich über die Potenziale für die spezifischen Geschäftsziele klar zu werden. Die Möglichkeiten lassen sich dabei am besten aus den eigenen Themen und Herausforderungen ableiten. Sind diese klar definiert, braucht es eine übergeordnete Strategie und Roadmap – nicht zuletzt im Sinne von Datenschutz, Datensicherheit und der Nutzung von Synergien. Im Maschinen- und Anlagenbau sollte zum besseren Verständnis die Kundenperspektive ebenfalls mit einbezogen werden. Im nächsten Schritt gilt es daher, die Schmerzpunkte im laufenden Betrieb der individuellen Prozesse besser zu verstehen und Lösungsansätze zu finden. In den Fokus rücken dabei etwa Maschinenlaufzeiten, Serviceverfügbarkeit und eine vorausschauende Wartung. In diesen Bereichen ist der Einsatz von IoT und KI ein wichtiger Taktgeber für Effizienz. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Maximale Wirkung für Serviceleistungen
Eine Cloud-Plattform wie Microsoft Azure bündelt als zentraler Daten-Hub Informationen aus verschiedenen Quellen und sorgt für Vergleichbarkeit von Daten. Laufende Updates und Sicherheitsvorkehrungen halten den Wartungsaufwand dabei gering und es stehen immer die aktuellen Funktionen und Services zur Verfügung. Zudem sind auf Azure bereits zahlreiche KI- und Machine-Learning-Services verfügbar, die an eigene Anforderungen angepasst werden können. Das Schnittstellenmanagement lässt sich weitgehend automatisieren. Für nahezu alle Datenquellen und IT-Anwendungen wie ERP oder CRM sowie für verschiedene Sensortechnologien und IoT-Geräte gibt es Standard-Konnektoren. Diese Anbindung gestattet die vielfältigsten digitalen Services. Beispielsweise ermitteln kleine optische Sensoren die produzierte Stückzahl, indem die Teile eine Lichtschranke passieren. Zusätzlich erfassen Vibrationssensoren, wann die Maschine in Betrieb ist, und liefern so Informationen über die Betriebsstunden. Die gesammelten Sensordaten fließen direkt in das ERP-System ein und erlauben das Bereitstellen von Maschinen über Mietmodelle. Die aggregierten Daten eröffnen zusätzlich die Möglichkeit, Wartungsintervalle auf Basis produzierter Einheiten oder Betriebsstunden festzulegen. Damit können etwa im ERP-System proaktiv Wartungstermine ermittelt und angeboten sowie benötigte Ersatzteile rechtzeitig bestellt oder nachproduziert werden.
Auch der technische Dienst wird in der Fehleridentifizierung und -behebung durch digitale Handlungsempfehlungen unterstützt. Bedienungsanleitungen und alte Reparaturberichte werden etwa von der KI durchsucht, um schneller auf die Ursache eines Defekts zu schließen. Weiteres Potenzial liegt im Bereich der digitalen Schulung: Indem Domänen- und Prozesswissen digital vorhanden ist, können auch weniger erfahrene Mitarbeitende im Problemfall helfen. So kann auch der Fachkräftemangel in der Serviceverfügbarkeit und Instandhaltung überbrückt werden.
Neben einer gepflegten Datenqualität und einer gelebten Datenkultur ist ein hoher Vernetzungsgrad im Unternehmen unerlässlich. Einzelne Fachabteilungen oder Maschinenbereiche können demnach nicht mehr die Datenhoheit für sich beanspruchen. Diese Datensilos müssen aufgebrochen und die Vielzahl vorhandener Datenquellen transparenter gestaltet werden, um sie mit anderen Informationen in Beziehung setzen zu können. Dieser Punkt erscheint besonders wichtig, wenn Maschinenausfälle prognostiziert oder Effizienzdaten und Energieverbräuche verknüpft werden sollen.
